В заповедной Карелии, среди сотен озёр и густой северной тайги, на берегу Онежского озера расположился бутик-отель "Заонежье".
Здесь архитектура деликатно вписана в ландшафт: фасады из северного дерева и лемех отражают традиции Русского Севера.
Каждое окно обращено к воде, позволяя бесконечному озёрному горизонту стать частью интерьера.
Тринадцать видовых номеров и четыре гостевых дома с дровяными каминами создают атмосферу приватности и спокойствия, а ресторан "Руна" предлагает авторскую гастрономию из локальных продуктов.
Пространство отеля продумано для размеренного отдыха: пирс, панорамный зал, экотропы и уединённые места для медитации среди леса.
Гостям доступны путешествия к острову Кижи, рыбалка, прогулки на каяках,запах и катерах, велосипедные прогулки, и тишина бескрайних пейзажей.
Проект отмечен международными и российскими архитектурными премиями, включая победы в LIV Hospitality Design Awards, Archiwood, ADD Awards и Rethinking The Future Awards.
Бутик- отель "Заонежье" предоставляет возможность почувствовать природу в её первозданной тишине и гармонии, при этом сохранить привычный комфорт.
Наш телеграм канал: @hotelzaonezhie
Забронировать номер: https://zaonezhie.com
Здесь архитектура деликатно вписана в ландшафт: фасады из северного дерева и лемех отражают традиции Русского Севера.
Каждое окно обращено к воде, позволяя бесконечному озёрному горизонту стать частью интерьера.
Тринадцать видовых номеров и четыре гостевых дома с дровяными каминами создают атмосферу приватности и спокойствия, а ресторан "Руна" предлагает авторскую гастрономию из локальных продуктов.
Пространство отеля продумано для размеренного отдыха: пирс, панорамный зал, экотропы и уединённые места для медитации среди леса.
Гостям доступны путешествия к острову Кижи, рыбалка, прогулки на каяках,запах и катерах, велосипедные прогулки, и тишина бескрайних пейзажей.
Проект отмечен международными и российскими архитектурными премиями, включая победы в LIV Hospitality Design Awards, Archiwood, ADD Awards и Rethinking The Future Awards.
Бутик- отель "Заонежье" предоставляет возможность почувствовать природу в её первозданной тишине и гармонии, при этом сохранить привычный комфорт.
Наш телеграм канал: @hotelzaonezhie
Забронировать номер: https://zaonezhie.com
🌭2❤1👍1
MySearch-Proxy
MySearch-Proxy — объединяет поиск через Tavily / Firecrawl / X в MCP + Skill + Console
Это не просто «единый поиск» — скорее, это упаковка всего того набора, который обычно каждый раз приходится собирать вручную.
Сразу идёт комплект из трёх компонентов: MCP + Skill + Console, причём чётко разделены роли Tavily / Firecrawl / X (и есть возможность подключить свой агрегирующий шлюз).
📁 Language: #Python 70.1%
⭐️ Stars: 43
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
MySearch-Proxy — объединяет поиск через Tavily / Firecrawl / X в MCP + Skill + Console
Это не просто «единый поиск» — скорее, это упаковка всего того набора, который обычно каждый раз приходится собирать вручную.
Сразу идёт комплект из трёх компонентов: MCP + Skill + Console, причём чётко разделены роли Tavily / Firecrawl / X (и есть возможность подключить свой агрегирующий шлюз).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Awesome Codex Subagents
Коллекция из 130+ субагентов, разбитых по категориям и заточенных под реальные рабочие процессы разработки.
Субагенты — это специализированные помощники, которые позволяют Codex выполнять конкретные задачи (ревью, отладка, документация, инфраструктура и т.д.) с более понятным результатом и меньшим «шумом» в контексте.
Каждый из них работает в собственном контексте и со своими инструкциями, благодаря чему рабочие процессы становятся более структурированными.
Не просто универсальные промпты, а специализированные агенты для задач вроде ревью, отладки, документации, инфраструктуры и других.
⭐️ Stars: 262
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
Коллекция из 130+ субагентов, разбитых по категориям и заточенных под реальные рабочие процессы разработки.
Субагенты — это специализированные помощники, которые позволяют Codex выполнять конкретные задачи (ревью, отладка, документация, инфраструктура и т.д.) с более понятным результатом и меньшим «шумом» в контексте.
Каждый из них работает в собственном контексте и со своими инструкциями, благодаря чему рабочие процессы становятся более структурированными.
Не просто универсальные промпты, а специализированные агенты для задач вроде ревью, отладки, документации, инфраструктуры и других.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Project N.O.M.A.D.
В последнее время хотел развернуть офлайн-базу знаний: и Wikipedia поставить, и AI-чат подключить, плюс карты и инструменты для заметок — но всё это приходится поднимать и настраивать по отдельности, что довольно муторно.
И вот сегодня на GitHub наткнулся на опенсорс-проект Project N.O.M.A.D. — он позволяет одной командой задеплоить полноценный офлайн-сервер знаний.
Через контейнеризацию на Docker автоматически устанавливаются и конфигурируются: офлайн-версия Wikipedia, локальный AI-ассистент, курсы Khan Academy, офлайн-карты, инструменты шифрования данных и система заметок. Также есть визуальный интерфейс управления для централизованного контроля.
AI-чат построен на базе Ollama и Qdrant, поддерживает загрузку документов для семантического поиска. Картографический модуль позволяет скачивать региональные карты и использовать их офлайн, а образовательная платформа включает полный курс Khan Academy с поддержкой трекинга прогресса для нескольких пользователей.
Дополнительно в комплекте есть инструмент бенчмаркинга железа — можно отправлять результаты производительности устройства в общий рейтинг сообщества. Проект спроектирован без телеметрии и после установки полностью работает офлайн.
📁 Language: #TypeScript 91.5%
⭐️ Stars: 2.8k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
В последнее время хотел развернуть офлайн-базу знаний: и Wikipedia поставить, и AI-чат подключить, плюс карты и инструменты для заметок — но всё это приходится поднимать и настраивать по отдельности, что довольно муторно.
И вот сегодня на GitHub наткнулся на опенсорс-проект Project N.O.M.A.D. — он позволяет одной командой задеплоить полноценный офлайн-сервер знаний.
Через контейнеризацию на Docker автоматически устанавливаются и конфигурируются: офлайн-версия Wikipedia, локальный AI-ассистент, курсы Khan Academy, офлайн-карты, инструменты шифрования данных и система заметок. Также есть визуальный интерфейс управления для централизованного контроля.
AI-чат построен на базе Ollama и Qdrant, поддерживает загрузку документов для семантического поиска. Картографический модуль позволяет скачивать региональные карты и использовать их офлайн, а образовательная платформа включает полный курс Khan Academy с поддержкой трекинга прогресса для нескольких пользователей.
Дополнительно в комплекте есть инструмент бенчмаркинга железа — можно отправлять результаты производительности устройства в общий рейтинг сообщества. Проект спроектирован без телеметрии и после установки полностью работает офлайн.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6😁2
job-ops
При поиске работы, когда рассылаешь резюме «вслепую», сложно понять, какие вакансии реально подходят, и легко запутаться, куда уже откликался. Дальнейший фоллоу-ап обычно ведётся вручную в таблицах — это, конечно, головная боль.
Недавно на GitHub наткнулся на опенсорс-инструмент для управления поиском работы — JobOps, который реализует полностью автоматизированный AI-пайплайн для джоб-хантинга.
Он умеет автоматически парсить вакансии с основных job-платформ и с помощью AI матчит их с нашим опытом, выставляя скоринг по релевантности.
При нахождении вакансий с высоким скором инструмент, опираясь на описание позиции, автоматически генерирует кастомизированное PDF-резюме под конкретную вакансию и сразу отправляет отклик.
Более того, есть трекинг почты: после подключения email система автоматически распознаёт приглашения на интервью или отказы и в реальном времени обновляет статус откликов.
Поддерживается локальный деплой в один клик через Docker, все данные хранятся локально. Тем, кто сейчас в поиске работы, стоит присмотреться к этому инструменту.
📁 Language: #TypeScript 98.7%
⭐️ Stars: 2k
➡️ Cсылка на GitHub
📱 @git_developer
При поиске работы, когда рассылаешь резюме «вслепую», сложно понять, какие вакансии реально подходят, и легко запутаться, куда уже откликался. Дальнейший фоллоу-ап обычно ведётся вручную в таблицах — это, конечно, головная боль.
Недавно на GitHub наткнулся на опенсорс-инструмент для управления поиском работы — JobOps, который реализует полностью автоматизированный AI-пайплайн для джоб-хантинга.
Он умеет автоматически парсить вакансии с основных job-платформ и с помощью AI матчит их с нашим опытом, выставляя скоринг по релевантности.
При нахождении вакансий с высоким скором инструмент, опираясь на описание позиции, автоматически генерирует кастомизированное PDF-резюме под конкретную вакансию и сразу отправляет отклик.
Более того, есть трекинг почты: после подключения email система автоматически распознаёт приглашения на интервью или отказы и в реальном времени обновляет статус откликов.
Поддерживается локальный деплой в один клик через Docker, все данные хранятся локально. Тем, кто сейчас в поиске работы, стоит присмотреться к этому инструменту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3